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近赤外分光法（NIRS、NIR Spectroscopy）を分析ワークフローに効果的に組み込むことで、迅速かつ正確な非破壊的ルーチン分析が可能となります。しかし、ラボのワークフローに近赤外分光法を導入するためには、どのようなステップが必要でしょうか？
本シリーズの第3回では、実例を交えて、近赤外分光放(NIR)をラボに導入するために必要な手順をご紹介します。
まず、いくつかの前提条件を設定いたします。
- 貴社は高分子材料を製造しています。ラボでは迅速な水分測定（カール・フィッシャー滴定法の代替）およ固有粘度測定（粘度計による測定の代替）のためにNIR分光分析装置に投資しました。
- 例えばNIRS DS2500 アナライザー.のような新しい NIR 分光分析装置が納品されたとします。
水分の決定や固有粘度の測定は、定量分析の具体例です。NIR分光法は、ほとんどの場合、この分析に即座に使用できません。なぜなら、まずNIRキャリブレーション（または予測モデル）を作成する必要があるからです。
図1に示すように、NIR分光法を実施するためのステップは以下の通りです：
このシリーズの第1回 (近赤外分光法 (NIR分光法) とは？)で、既に学んでいるように、NIR分光法は二次的な分析手法です。これは、NIR分析器が主要な手法から得られたパラメータ値に対応する一連のスペクトルを「トレーニング」する必要があることを意味します。水分と固有粘度を分析する場合、主要な手法はカールフィッシャー滴定法と粘度測定法です。この場合、主要な分析からの値は既知となります。
手法が堅牢であるためには、トレーニングセット内のサンプル（校正セットと呼ばれる）が、テストされるパラメータの完全な予想濃度範囲をカバーする必要があります。これは、他の技術（例：高性能液体クロマトグラフ法、HPLCなど）でも同様であり、校正標準曲線が完全な予想濃度範囲をカバーする必要があります。したがって、物質の水分含有量が0.35%から1.5%の範囲にあると予想される場合、校正セット内のサンプルもこの範囲をカバーする必要があります。
NIRS DS2500 アナライザーを使用して、必要なサンプルを測定します。次に、NIR測定から得られた結果を、同じサンプルに対して主要な手法（カールフィッシャー滴定法と粘度測定法）から得られた値と結び付けるためのソフトウェアを利用します。たとえば、Metrohm Vision Air Complete ソフトウェアパッケージを使用して、水分と粘度の値を入力します（図2）。その後、この分光データ（校正セット）を予測モデルの開発に使用します。
必要なサンプル数またはスペクトル数は？
校正セット内の理想的なスペクトル数は、サンプルの変動（粒子サイズ、化学的分布など）によって異なります。この例では、ポリマーサンプルを10個使用しました。これは、アプリケーションの実現可能性を確認するのに適したスタートポイントです。
しかしながら、すべてのサンプルの変動をカバーし、信頼性の高い定量分析を確実にするためには、より多くのサンプルスペクトルが必要です。一般的には、40〜50のサンプルスペクトルが必要であり、ほとんどの場合に適した予測モデルを得ることができます。
40〜50のスペクトルを含むデータセットは、予測モデルの検証にも用いられます。例えば、Metrohm Vision Air Complete ソフトウェアパッケージを使用して、データセットのサンプルを2つのグループに分割します。
- 検量線セット 75%
- 検証用セット 25%
ステップ 2: 予測モデルの作成と検証
予測モデルの作成
校正セットが予想値の範囲全体で測定されたので、予測モデルを作成する必要があります。このステップは、NIRキャリブレーションモデルの開発とも呼ばれます。すべての手順は、Metrohm Vision Air Completeソフトウェアパッケージで完全に開発および実装されていますので心配は無用です。まず、各NIRスペクトルを目視して、濃度が変化すると変化する領域を特定します。多くの場合、数学的な調整（一次または二次微分など）を適用すると、スペクトルの違いがより明確になります（図3）。
視覚的に特定された後、ソフトウェアはこれらの選択されたスペクトル領域を、主要分析手法から得られた値と相関を見つけます。その結果、相関図が作成されます。相関図には、標準校正誤差（SEC、精度）や相関係数（R2）などの各種の指標が含まれます。図4は、水分に関する相関図の例を示しています。この手順は、この場合は固有粘度などの他のパラメータについても同様に行われます。
単変量と多変量のデータ分析
上記のプロセスは、HPLCの一般的な作業手順に類似しています。HPLCでキ検量線を作成する際、通常はピークの高さまたは面積が既知の標準物質濃度と関連付けられます。ここでは、1つの変数のみが使用されるため（ピークの高さまたは面積）、この手順は「単変量データ解析」として知られています。
一方、NIR分光法は「多変量データ解析」技術です。NIRSは電磁スペクトルの範囲（例えば、水の場合は1900-2000nm）を利用するため、相関関係を作成するために複数の吸光度値が使用されます。
予測モデルの検証
以前と同様に、キャリブレーションセットを使用して予測モデルが作成されますが、予測は検証セットを使用して検証されます。これらのポリマーサンプルの測定結果は、上記の図4に示されています。NIRモデルの作成に未経験で自信がないユーザーは、メトロームのサポートに頼ることができます。私たちは予測モデルの作成と検証をサポートします。
ステップ 3: ルーティン分析
近赤外分光法の優れている点は、予測モデルが作成され、検証された後に明確になります。未知の水分含有量および未知の固有粘度を持つポリマーサンプルを、ボタンを押すだけで分析できるようになります。NIRS DS2500 アナライザーは、これらのパラメータの測定結果を1分未満で表示します。
表示オプション
通常、結果のみが表示されます。時には、測定結果が黄色や赤のボックスで強調表示され、警告やエラーが示されることもあります（図5を参照）。スペクトルは表示されません。
もちろん、スペクトルを表示するオプションもありますが、ほとんどのユーザー（特にシフト勤務の従業員）にとって、これらのスペクトルはあまり意味を持たず、何らかの有益な情報を得ることはないでしょう。それよりは、数値データと明確な合格/不合格の表示が重要なものとなります。
また、トレンドチャートの表示も可能であり、生産プロセスを積極的に調整できます。警告およびアクションリミットもここで強調表示されます（図6）。
まとめ
ラボで NIR を導入するために必要な作業のほとんどは、ワークフローの開始時、つまり全濃度範囲にわたるサンプルの準備と測定時に行われます。 予測モデルの作成と検証、および日常的な分析への導入は、Metrohm Vision Air Complete ソフトウェア パッケージを使用して行われ、短期間で完了できます。 さらに、サポートが必要な場合は、Metrohm NIRS スペシャリストが予測モデルの作成をサポートします。
この段階で、Metrohmの事前キャリブレーションを使用することで、予測モデルの開発なしにNIR分光法を直接導入できる場合があります。これらは、実際の製品スペクトルに基づく特定のアプリケーション (e.g., viscosity of PET) 用の堅牢で即効性のある操作手順です。
次のコラムでは、それらの特性と利点を紹介します。
参考資料
Learn more about our NIR spectrometers for lab and process analysis, as well as Raman solutions
Learn more about selected NIR applications in the polymer industry
